基于KFCM算法的MATLAB数据聚类分析工具

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了核模糊C均值聚类（KFCM）算法，支持多维数据智能化聚类分析。通过核函数映射处理非线性问题，包含数据预处理、参数设置、聚类及可视化模块，适用于复杂数据模式挖掘。

详 情 说 明

基于核模糊C均值聚类（KFCM）算法的数据聚类分析工具

项目介绍

本项目实现了一个完整的核模糊C均值聚类算法工具，能够对多维数据进行智能化聚类分析。通过核函数将原始数据映射到高维特征空间，有效处理非线性可分问题。系统集成了数据预处理、参数设置、聚类分析和结果可视化等模块，支持多种核函数选择，并提供全面的聚类效果评估指标。

功能特性

• 核函数映射技术：支持高斯核、多项式核、线性核等多种核函数
• 模糊聚类算法：基于模糊C均值聚类框架，实现软划分聚类
• 智能参数设置：支持聚类数目自动确定和手动设置
• 多维数据支持：可处理任意维度的数值型数据
• 可视化分析：提供2D/3D散点图、收敛曲线等可视化结果
• 效果评估：包含DBI指数、SC指数等多种聚类有效性指标
• 格式兼容：支持.txt、.csv、.mat等多种数据格式输入输出

使用方法

数据输入

准备数值型矩阵数据文件（支持.txt、.csv、.mat格式），确保数据格式规范。

参数设置（可选）

• 聚类数目：如不指定，系统将自动确定最优聚类数
• 核函数类型：高斯核（默认）、多项式核、线性核等
• 模糊度参数：默认值为2
• 最大迭代次数：默认100次

运行聚类

执行主程序文件，系统将自动完成数据加载、预处理、聚类分析和结果输出。

结果获取

程序运行后生成：

• 聚类中心坐标矩阵
• 隶属度矩阵
• 聚类结果可视化图表
• 聚类效果评估报告
• 聚类过程收敛曲线
• 结果保存文件（.mat格式）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存建议：4GB以上（根据数据规模调整）

文件说明

主程序文件整合了数据读取与预处理、核函数映射处理、模糊聚类核心计算、聚类结果多维可视化、聚类质量自动评估以及结果数据持久化存储等核心功能模块，实现了从数据输入到分析结果输出的完整工作流程。